技术选型关键点 | CRISPR筛选实验中,究竟采用全基因组文库还是亚库?
随着CRISPR/Cas9技术在基因功能筛选中的广泛应用,研究者常面临“文库该选全基因组还是亚库”的关键抉择。本期小源将带大家深入解析全基因组文库与亚库的概念与核心差异,从覆盖范围、筛选成本、实验难度等多个维度进行对比分析,并结合不同实验场景,提供实用的选择指南。希望本文能帮助科研工作者全面理解各类CRISPR文库的优势与局限,为高通量筛选实验的设计与实施提供有价值的参考依据。
CRISPR基因组筛选已成为研究基因功能和复杂表型的重要工具。相比早期的RNAi策略,CRISPR/Cas9介导的sgRNA文库筛选系统具有更高的敏感性,并且几乎可以靶向调节任何DNA序列[1]。在一次筛选中,成千上万个针对不同基因的sgRNA可通过慢病毒同时导入细胞,从而在基因组范围内揭示影响特定表型的基因。然而,文库规模过大也带来成本高、工作量大的问题[1]。因此,“全基因组文库”和“亚库”两种截然不同的策略应运而生。你是否也面临这样的困惑:当研究目标需要考虑全局基因还是聚焦特定通路时,该如何决策?小源首先介绍全基因组文库和亚库的概念和特点,然后对比它们的优缺点,最后结合实验目的、资源投入等因素给出选择建议。
全基因组文库(Genome-wide library)针对某一物种的所有编码基因设计sgRNA,覆盖范围最大。使用全基因组文库可以在未事先假设靶标的情况下,全面筛选出与研究表型相关的新基因。例如,张锋团队构建的人类GeCKO文库靶向18,080个基因,每基因设计3~4条sgRNA,整个文库共含约64,751条不同sgRNA。这类文库通常包含10万以上的sgRNA,需要海量细胞来维持足够覆盖度(通常建议达到300x以上)并进行筛选。全基因组文库的优点是发现潜在新靶点能力强、不易漏检;但缺点也很明显:文库规模庞大、合成和包装成本高、筛选工作量大,需耗费大量时间和资源[2]。举例而言,全基因组文库筛选后往往需要进行深度测序和二次验证,流程复杂且成本可观。因此,只有在研究目标非常广泛、需要无偏筛选时,才倾向使用全基因组文库。
亚文库(Sublibrary)则只针对特定功能基因集或通路设计sgRNA,规模远小于全基因组文库。常见的亚库包括针对激酶、膜蛋白、信号通路或某类疾病相关基因的文库。这类文库的sgRNA数目通常在数千到一万个量级,极大地降低了筛选规模。与全基因组文库相比,亚库最大的优势是实验成本低、筛选难度小:每个sgRNA在细胞群中的覆盖度更高,数据质量更佳[2]。比如,在仅筛选激酶相关基因时,研究者可以使用一个数千条sgRNA的亚库,从而以较少的细胞数实现高覆盖度。这种定制化文库可以针对实验需求灵活设计,大幅减轻下游验证工作。另一方面,亚库的缺点是覆盖范围局限,仅针对预选基因子集,容易遗漏未知或非目标基因,因而无法实现像全基因组筛选那样全面、无偏的基因功能发现。因此,如果研究已有明确的靶点线索或重点关注特定通路,亚库是更实用的选择;但在探索未知生物学问题时,亚库的局限性也不容忽视。
在决定使用哪种文库时,应综合考虑实验目的与资源条件等多种因素:
综上所述,没有绝对的“最佳”文库类型,只有最合适的选择。科研人员应结合自身研究问题的范围、可用的样本规模、预算和对结果发现广度的期望,进行权衡:对于需要广泛覆盖的探索性项目,全基因组文库提供了强大的发现潜力。而对于聚焦特定信号通路或资源受限的实验,亚库往往更为高效。
CRISPR筛选实验中文库的选择是一个涉及覆盖范围、成本、实验规模和发现潜力等多方面的综合决策。通过明确实验目标、评估资源条件并参考已有文库案例,研究者可以有针对性地选择全基因组文库或亚库。期待小源的分享能够为科研人员在CRISPR文库选型上提供思路,让实验既保持学术严谨,又更具效率和针对性。
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参考文献
[1]1.Liu C, Li Z, Zhang Y. [Application Progress of CRISPR/Cas9 System for Gene Editing in Tumor Research]. Zhongguo Fei Ai Za Zhi. 2015 Sep 20;18(9):571-9. Chinese. doi: 10.3779/j.issn.1009-3419.2015.09.08. PMID: 26383982; PMCID: PMC6000117.
[2]Lei T, Xiao B, He Y, Qu J, Sun Z, Li L. [Development and applications of CRISPR/Cas9 library screening technology in cancer research]. Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao. 2019 Nov 30;39(11):1381-1386. Chinese. doi: 10.12122/j.issn.1673-4254.2019.11.18. PMID: 31852637; PMCID: PMC6926087.